居民垃圾分类参与情况与满意度分析王志摘要：随着经济迅速发展，人民生活水平提高，垃圾问题日渐突出，城市生活垃圾分类刻不容缓。我国垃圾分类实施正处于初级阶段，相关政策也并未发展成熟，铜陵市作为首批试点之一，本研究希望通过其垃圾分类现状进行深入挖掘，可发现当地垃圾分类存在问题，同时提出解决策略，为我国其他城市垃圾分类带来一些指导性意义。关键词：垃圾分类;参与度;满意度：F24：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2021.06.032本研究以铜陵市为例，通过对铜陵市的试点小区和非试点小区进行线下纸质问卷调查，Logistic回归分析，满意度指数方法综合研究，了解小区垃圾的分类的现状，通过调查居民对垃圾分类参与状况及影响因素，垃圾分类实施居民满意度，及铜陵市居民对其他先行城市政策意愿情况进行研究，发现其内在问题，根据这些问题对症下药，找出切实可行的实施方案，为我国推进垃圾分类处理提供理论依据，同时也对社会以及居民个人可以起到辅助作用。1居民垃圾分类参与情况及影响因素logistic模型分析1.1居民生活垃圾参与情况试点地区严格分类占比27.81%，而61.50%居民是大略分类，直接扔不做分类的占10.7%。1.2垃圾分类执行影响因素及logistic模型变量确定综合所调查信息，认为影响垃圾分类的因素中有基本信息、基础设施与监管、个人意愿、外部影响，以是否进行垃圾分类作为因变量，建立Logistic回归模型研究不同因素对是否进行垃圾分类的影响情况，从而发现影响垃圾分类参与性的原因。数据准备：将问卷的数据整理后，对是否进行垃圾分类进行0-1分类，1为是，0为否。1.3影响因素对Logistic回归模型适配度检验上表2显示，Hosmer-Lemeshow检验值12308，伴随概率p=0.091大于显著性水平0.05，但小于01，可认为在10%的显著性水平下，基本信息整体回归模型的适配度良好，表示自变量可以有效解释因变量。表（2）伴随概率p=1，基础设置和监管整体回归适配度通不过检验，自变量对因变量没有解释力度。表（3）伴随概率p=0.032综上分析，基本信息和个人意愿对垃圾分类执行有显著影响，而基础设施与监管，以及外部条件对垃圾分类执行无显著影响。据此进一步分析基本信息和个人意愿细目因素对垃圾分类执行的影响情况。1.4Logistic回归模型结果分析1.4.1基本信息对垃圾分类执行Logistic回归分析a.在步骤1中输入的变量：性别、年龄、学历、收入、得分。由表可知，在基本信息的五個自变量中，有收入M4和垃圾分类了解程度得分M5两个变量的Wals检验值通过0.05显著水平，因而M4和M5两个变量可作为是否进行垃圾分类的重要影响变量。设基本信息方面某因素导致对是否进行垃圾分类的概率为p1，由此写出Logistic回归模型为：Log[p1/（1-p1）]=0.404*M4+0.24*M5+3.372由该模型由表可知，在基本信息的五个自变量中，有M4和M5两个变量的Wals检验值通过0.05显著水平，因而M4和M5两个变量可作为是否进行垃圾分类的重要影响变量。说明被调查者认为家庭收入以及个人能否对垃圾进行分类与是否进行垃圾分类有显著关联。设基本信息方面某因素导致对是否进行垃圾分类的概率为p1，由此写出Logistic回归模型为：Log[p1/（1-p1）]=0.404*M4+0.24*M5+3.372可知：当M4=0，M5=1时，p1=3.612;当M4=1，M5=0时，p1=3.776。由表3得：自变量M4所对应的胜算比值为1.498，表示样本认同这一因素会导致进行垃圾分类的胜算是这一因素不会导致进行垃圾分类的胜算的1.498倍，即自变量M4与是否会进行垃圾分类呈现正相关关系，随着自变量M4的增大，居民进行垃圾分类的意愿也会增加;自变量M5所对应的胜算比值为1.371，表示样本认同这一因素会导致进行垃圾分类的胜算是这一因素不会导致进行垃圾分类的胜算的1.371倍，即自变量M5与是否会进行垃圾分类呈现正相关关系，随着自变量M5的增大，居民进行垃圾分类的意愿会随之减小。由此判断，收入以及分类题目得分对是否进行垃圾分类有显著影响，且均为正相关关系;而性别、年龄、学历对是否进行垃圾分类整体趋向不满意。1.4.2个人意愿对垃圾分类执行Logistic回归分析a.在步骤1中输入的变量：是否愿意垃圾分类，定时意愿，付费意愿，罚款意愿。由表4可知，定时意愿Q2对是否进行垃...